Temario del curso
Introducción a Azure Data Factory
- Visión general de Azure Data Factory
- Conceptos clave y arquitectura
- Casos de uso y beneficios de ADF
Configuración del Entorno ADF
- Creación y configuración de una instancia de ADF
- Navegación en el portal de Azure Data Factory
- Comprensión de los tiempos de ejecución integrados (integration runtimes)
Trabajo con Conjuntos de Datos y Servicios Vinculados
- Definición de conjuntos de datos y servicios vinculados
- Conexión a diferentes fuentes de datos
- Configuración de autenticación y conexiones seguras
Creación de Pipelines de Datos
- Fundamentos y componentes del pipeline
- Creación de pipelines de datos simples con actividades
- Construcción de un pipeline para el movimiento de datos
Flujos de Datos y Actividades de Transformación
- Introducción al flujo de datos (data flow)
- Actividades de transformación de datos
- Diseño y ejecución de transformaciones en el flujo de datos
Programación y Disparadores de Pipelines
- Programación de ejecuciones de pipelines con disparadores
- Uso de ventanas deslizantes (tumbling windows) y disparadores basados en eventos
- Monitoreo de la actividad del pipeline y comprensión de los registros de salida
Depuración y Manejo de Errores
- Depuración de pipelines y flujos de datos
- Implementación de mecanismos de manejo de errores y reintentos
- Agregado de manejo de errores a pipelines existentes
Optimización del Rendimiento
- Buenas prácticas para optimizar pipelines de datos
- Comprensión y configuración de paralelismo y particionamiento
- Optimización del rendimiento del pipeline
Seguridad y Monitoreo
- Aseguramiento de ADF con control de acceso y permisos
- Implementación de cifrado de datos y transferencia segura de datos
- Monitoreo de pipelines de datos con herramientas integradas y alertas
Escenarios Avanzados e Integración
- Integración de ADF con otros servicios de Azure
- Manejo de escenarios complejos de integración de datos
- Creación de una solución integral de integración de datos
Resumen y Próximos Pasos
Requerimientos
- Conocimientos básicos de conceptos de computación en la nube
- Familiaridad con procesos de integración de datos y ETL
Público Objetivo
- Ingenieros de datos
- Analistas de datos
- Desarrolladores de ETL
- Profesionales de TI
Testimonios (2)
Todo el entrenamiento fue excelente. Especialmente nos gustó la documentación de capacitación para consultar. Estamos ansiosos por la Capacitación Avanzada, cuando estemos listos.
Amy Gregg - Qualfon
Curso - Boomi Integration Fundamentals
Traducción Automática
He descubierto cosas nuevas y interesantes sobre Lambda y Serverless
Oleg Buldumac - PUBLIC COURSE
Curso - AWS Lambda for Developers
Traducción Automática